陳德明，金 洲，馬經(jīng)哲，趙寶龍，李亞輝

1廣州地鐵集團(tuán)有限公司 廣東廣州 510335

2中鐵 (廣州) 投資發(fā)展有限公司 廣東廣州 510000

3中鐵隧道集團(tuán)三處有限公司 廣東廣州 512205

4西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 四川成都 610031

螺旋輸送機(jī)是土壓平衡盾構(gòu)機(jī)的核心部件之一，起到渣土輸送、土倉(cāng)壓力控制的作用，而在富水砂卵石地層中，由于粒徑級(jí)配差，大粒徑卵石含量高，使得螺旋輸送機(jī)頻發(fā)卡停和螺旋軸斷裂問(wèn)題。由于盾構(gòu)機(jī)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)較為緊湊，維修空間小，一旦出現(xiàn)斷軸和過(guò)度磨損問(wèn)題，維修成本較高，且易造成工期的延誤。因此，研究螺旋軸排渣過(guò)程中的磨損速率以及影響因素，有助于對(duì)螺旋軸進(jìn)行針對(duì)性的抗磨損設(shè)計(jì)，提高螺旋輸送機(jī)的可靠性，對(duì)保障施工安全，壓縮成本，以及保證工期等起著非常重要的作用。

目前螺旋輸送機(jī)的磨損問(wèn)題主要采用離散單元法和磨損接觸模型進(jìn)行研究，楊樂(lè)成等人[1]以垂直螺旋輸送機(jī)為研究對(duì)象，利用 EDEM 對(duì)螺旋軸的磨損分布進(jìn)行了研究。楊江虎[2]利用 EDEM 對(duì)混砂螺旋輸送機(jī)在不同轉(zhuǎn)速、填充率等條件下的磨損規(guī)律進(jìn)行了分析。戴文浩[3]基于螺旋葉片工程實(shí)測(cè)磨損數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)擬合、數(shù)理統(tǒng)計(jì)及性能退化理論，建立了螺旋輸送機(jī)剩余磨損壽命的評(píng)估模型。王默[4]運(yùn)用離散元軟件對(duì)盾構(gòu)螺旋輸送機(jī)出渣過(guò)程進(jìn)行了仿真，利用軟件磨損接觸模型對(duì)螺旋軸和筒體的磨損分布進(jìn)行了定性分析。楊永[5]從螺旋軸加工制造工藝的角度，提出了改善螺旋輸送機(jī)耐磨性能的建議。卜壯志[6]結(jié)合工程實(shí)例，分析了螺旋輸送機(jī)筒體磨穿、葉片過(guò)度磨損的原因，并給出了筒體、螺旋軸磨損檢測(cè)和修復(fù)的方法。M.Y.Harun 等人[7]通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的手段獲取了棕櫚油廠螺旋壓榨機(jī)故障頻率與設(shè)備類型、處理能力、運(yùn)行周期間的關(guān)系，并指出超負(fù)荷運(yùn)行是造成螺旋軸疲勞、磨損和斷裂的主要因素。圍繞材料表面微觀去除機(jī)理，眾多學(xué)者從零件工作環(huán)境、受載條件、接觸面形貌等角度提出了不同的理論，如磨粒磨損、黏著磨損、疲勞磨損[8]。在實(shí)際工程中，物體表面材料的微觀去除機(jī)制通常處于一種磨損機(jī)制主導(dǎo)，多種磨損形式共存的狀態(tài)[9]。

可見，目前對(duì)于盾構(gòu)機(jī)螺旋輸送機(jī)磨損的研究大多停留在定性分析或工程數(shù)據(jù)及案例的總結(jié)上，對(duì)磨損壽命的影響因素以及磨損壽命的預(yù)測(cè)研究還未涉及。筆者通過(guò)盾構(gòu)機(jī)螺旋輸送機(jī)磨損因素分析，然后在離散元軟件 EDEM 中建立螺旋軸磨損速率數(shù)值仿真模型，并根據(jù)富水砂卵石地層螺旋軸磨損實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)仿真中的磨損系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，在此基礎(chǔ)上通過(guò)理論分析和數(shù)值模擬，研究螺距、轉(zhuǎn)速、安裝傾角、葉片直徑對(duì)磨損深度的影響；最終以螺距、轉(zhuǎn)速和葉片直徑為輸入量，螺旋葉片外緣磨損速率為輸出量，以單因素及正交試驗(yàn)的仿真數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，建立基于 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋軸磨損壽命預(yù)測(cè)模型。

1 磨損影響因素分析

1.1 地層條件

一般而言，地層磨蝕性越高，盾構(gòu)機(jī)刀具、刀盤、螺旋輸送機(jī)受到的磨損程度也就越嚴(yán)重。地層的磨蝕性可以通過(guò)磨蝕系數(shù) (CAI) 來(lái)表征，巖石磨蝕性分類和等級(jí)如表1 所列。

表1 巖石磨蝕性分類Tab.1 Classification of rock abrasiveness

對(duì)于單個(gè)砂卵石顆粒而言，其 CAI 系數(shù)一般分布在 2.0～ 6.0 之間[10]。此外，粒徑級(jí)配對(duì)地層的磨蝕性也有一定的影響，土體中卵石直徑越大，所占比例越高，則磨蝕性越強(qiáng)；細(xì)顆粒含量越多，則磨蝕性越小。磨蝕系數(shù) LAC (LCPC 磨蝕試驗(yàn)得出的磨蝕系數(shù))隨細(xì)顆粒含量的關(guān)系如圖1(a) 所示。

圖1 砂卵石地層磨蝕性影響因素Fig.1 Influencing factors of abrasiveness in sandy cobble ground

除了等效石英含量、粒徑級(jí)配外，卵石顆粒的抗壓強(qiáng)度對(duì)其磨蝕性同樣有影響。磨蝕系數(shù) LAC 隨卵石、漂石強(qiáng)度的關(guān)系如圖1(b) 所示。

1.2 渣土改良情況

富含石英的低黏性粗顆粒渣土對(duì)刀具、刀盤和螺旋輸送機(jī)會(huì)產(chǎn)生較大的磨損。渣土內(nèi)注入泡沫、膨潤(rùn)土等改良劑時(shí)，可以對(duì)渣土起到潤(rùn)滑作用，降低渣土與金屬之間的摩擦因數(shù)，不僅可以有效降低刀盤和螺旋輸送機(jī)的轉(zhuǎn)矩，還可以緩解關(guān)鍵部件的磨損情況[11～13]。

1.3 螺旋軸材料

受盾構(gòu)機(jī)主機(jī)長(zhǎng)度的限制，螺旋輸送機(jī)分為多段拼焊而成，芯軸和葉片在材料選擇上主要考慮焊接性能較好的低碳高合金結(jié)構(gòu)鋼，如 Q345B。遇到磨蝕性較大的地層，需要在螺旋面堆焊耐磨層，葉片邊緣焊接耐磨合金塊。

1.4 結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)的影響

砂卵石巖石屬于典型的硬質(zhì)磨料，卵石地層粒徑分布不均，螺旋輸送機(jī)與卵石的接觸載荷并不是恒定的，還會(huì)夾雜著沖擊載荷。因此，螺旋輸送機(jī)的磨損形式以磨粒磨損為主，并伴隨著部分疲勞磨損。以下主要分析結(jié)構(gòu)和工作參數(shù)與磨粒磨損的關(guān)系。

當(dāng)盾構(gòu)機(jī)螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速超過(guò)臨界轉(zhuǎn)速時(shí)，筒體內(nèi)的渣土將獲得軸向速度，工作轉(zhuǎn)速必須大于臨界轉(zhuǎn)速，土顆粒才能向前移動(dòng)。由于螺旋機(jī)磨損通常發(fā)生在葉片邊緣，取螺旋葉片最外緣處任意點(diǎn)的顆粒P為研究對(duì)象，如圖2 所示。圖中v為鉛錘方向，h為水平方向，z為輸送機(jī)軸線方向。

圖2 顆粒受力分析Fig.2 Particle force analysis

在葉片斜面法向和切向上有力平衡方程：

式中：′為顆粒與葉片間正壓力；Gz為顆粒重力沿螺旋輸送機(jī)軸向分力；為顆粒重力在xy平面沿葉片切向分力；Nf′為顆粒與筒體間的摩擦力；α為葉片螺旋升角；β為物料升角；′為顆粒與葉片間的摩擦力。

如圖2(a) 所示，顆粒與筒體間的摩擦力Nf′為物料與輸送管內(nèi)壁間的摩擦因數(shù)μt與正壓力的乘積，

式中：為穩(wěn)定輸送時(shí)顆粒的離心力；為顆粒重力在xy平面沿葉片徑向的分力；m為顆粒質(zhì)量；va為顆粒的絕對(duì)速度；R為葉片半徑；ω為螺旋軸轉(zhuǎn)速。

梅瀟等人[14]給出了物料升角與螺旋軸轉(zhuǎn)速、螺旋葉片半徑的隱函數(shù)關(guān)系，

式中：φs為物料與螺旋葉片的摩擦角；γ為C-C剖視圖中標(biāo)記顆粒位置的圓心角。

由式 (1)、(3)、(4) 可得顆粒與葉片間正壓力的關(guān)系

由文獻(xiàn) [14]可知

式中：ve為顆粒相對(duì)葉片的牽連速度；vr為顆粒相對(duì)葉片的速度。

單位時(shí)間內(nèi)卵石顆粒在螺旋葉片上劃過(guò)的距離

螺旋輸送機(jī)的磨損形式以磨粒磨損為主，單個(gè)卵石顆粒單位距離內(nèi)對(duì)螺旋葉片的磨損體積

式中：Ks為刀具的磨粒磨損系數(shù)，可通過(guò)查表的方式獲得；P為磨料所受法向載荷；L為磨料滑動(dòng)距離；H0為被磨材料布氏硬度，HB。

將式 (6)、(9) 帶入式 (10)，可得單個(gè)卵石顆粒單位時(shí)間內(nèi)對(duì)螺旋葉片的磨損體積

上式中的μt、H0、m與卵石顆粒、螺旋葉片本身材料屬性有關(guān)；Gz、、除了與渣土顆粒本身性質(zhì)有關(guān)，還與螺旋輸送機(jī)傾角θ有關(guān)；螺旋升角α與螺距H和螺旋軸半徑R有關(guān)；根據(jù)式 (5)，物料升角β與螺旋軸轉(zhuǎn)速ω、螺距H、螺旋軸半徑R有關(guān)。當(dāng)在某特定地層、渣土改良條件及螺旋軸材料確定后，影響螺旋葉片單位時(shí)間磨損量的主要因素是螺旋輸送機(jī)安裝傾角θ、葉片半徑R、螺距H和螺旋軸轉(zhuǎn)速ω。

對(duì)于盾構(gòu)機(jī)螺旋輸送機(jī)而言，由于部分葉片貫入土倉(cāng)，卵石顆粒在葉片上的受力及運(yùn)動(dòng)規(guī)律遠(yuǎn)比理論分析要復(fù)雜，因此，下面將通過(guò)數(shù)值仿真來(lái)研究安裝傾角、葉片半徑、螺距以及轉(zhuǎn)速對(duì)葉片磨損的影響。

2 螺旋輸送機(jī)磨損速率數(shù)值仿真研究

2.1 仿真模型建立及磨損常數(shù)標(biāo)定

在SolidWorks 中建模，導(dǎo)入 WorkBench 對(duì)螺旋葉片網(wǎng)格進(jìn)行細(xì)化，如圖3 所示，其中螺旋面網(wǎng)格尺寸為 35 mm，劃分類型為六面體網(wǎng)格。將網(wǎng)格以 .msh文件導(dǎo)入 EDEM 中進(jìn)行磨損仿真。

圖3 螺旋葉片網(wǎng)格Fig.3 Screw blade grid

為使離散元仿真中的顆粒參數(shù)與實(shí)際砂卵石土體盡可能一致，需要對(duì)仿真參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。其中卵石顆粒的泊松比、剪切模量和密度等是材料的固有特性，其數(shù)值相對(duì)固定；而卵石間、卵石和盾構(gòu)間的碰撞恢復(fù)系數(shù)、摩擦因數(shù)等屬于接觸參數(shù)，這類參數(shù)受顆粒的形狀、材質(zhì)、粒徑、濕度等影響，難以通過(guò)理論公式和物料屬性進(jìn)行計(jì)算，因此需要通過(guò)虛擬試驗(yàn)進(jìn)行標(biāo)定。

在EDEM 中建立坍落度虛擬試驗(yàn)，當(dāng)筒體被提升后，筒體內(nèi)物料坍落過(guò)程如圖4 所示。由圖4 可知，渣土的坍落是一個(gè)自下而上的過(guò)程，即最下方渣土在上方土體重力橫向分力的作用下與底板發(fā)生滑動(dòng)，繼而引起上方土體的縱向坍落，坍落過(guò)程主要發(fā)生在前10 s，10 s 后坍落形態(tài)趨于穩(wěn)定。

圖4 渣土坍落過(guò)程試驗(yàn)Fig.4 Experiment on muck slumping process

一般而言，砂卵石地層改良渣土坍落度在 100～150 mm 之間時(shí)，可認(rèn)為渣土滿足流塑性要求，因此取 125 mm 為目標(biāo)值進(jìn)行接觸參數(shù)標(biāo)定。通過(guò) PB 析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)及響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)，得出與目標(biāo)值誤差最小的接觸參數(shù)組合，如表2 所列。

表2 離散元仿真參數(shù)Tab.2 Simulation parameters of DEM

在EDEM 中進(jìn)行坍落度試驗(yàn)，得到坍落度仿真值為 125.1 mm，與目標(biāo)值相對(duì)誤差僅為 0.08%，該組接觸參數(shù)較為合理，故后續(xù)研究采用該組接觸參數(shù)。

為了縮短仿真時(shí)間，同時(shí)真實(shí)反映前 3 個(gè)節(jié)距螺旋軸的外部工作條件，對(duì)仿真模型進(jìn)行簡(jiǎn)化。借鑒有限元法中的子模型思想[15]，針對(duì)螺旋軸前 3 個(gè)螺距建立如圖5 所示的磨損仿真局部模型。

圖5 磨損仿真模型Fig.5 Wear simulation model

在對(duì)掘進(jìn)面和土倉(cāng)進(jìn)行顆粒填充后需要對(duì)盾構(gòu)模型整體賦沿 -x方向的掘進(jìn)速度，刀盤和螺旋軸施加轉(zhuǎn)速以模擬盾構(gòu)掘進(jìn)和排渣的過(guò)程。對(duì)實(shí)體面板施加0.093 rad/s 的轉(zhuǎn)速，強(qiáng)迫局部模型內(nèi)的顆粒做圓周運(yùn)動(dòng)，以此作為速度邊界，如圖5(a) 所示。為了模擬土倉(cāng)內(nèi)部穩(wěn)定的壓力狀態(tài)，在壓力邊界處利用動(dòng)力學(xué)插件 MCU 施加集中力p，為防止螺旋葉片內(nèi)的渣土被土倉(cāng)壓力擠出，而不是被螺旋葉片排出，需要在模型出口處設(shè)置土塞段以平衡土倉(cāng)內(nèi)土壓。p1為螺旋輸送機(jī)筒體內(nèi)渣土的自由土重在進(jìn)渣口處產(chǎn)生的土壓力，經(jīng)計(jì)算取 0.18 MPa；p2為渣土與筒體摩擦力引起的土塞承壓力，則應(yīng)滿足p=p1+p2。

筆者依據(jù)螺旋輸送機(jī)耐磨合金塊在一定掘進(jìn)里程下剩余軸向厚度實(shí)測(cè)值[16]對(duì)磨損常數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn) 2.762 km 后，合金塊軸向磨損深度均值為 10 mm，砂卵石地層盾構(gòu)機(jī)平均掘進(jìn)速度取 46 mm/min，螺旋輸送機(jī)平均轉(zhuǎn)速取 8 r/min，則螺旋軸每工作 30 s，其磨損深度約為 8.3×10-5mm。在仿真過(guò)程中利用二分法對(duì)摩擦因數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，磨損系數(shù)取 4.5×10-13Pa-1，仿真結(jié)果如圖6 所示。

圖6 進(jìn)渣口附近速度矢量圖Fig.6 Diagram of velocity vector near slag inlet

為了更直觀表現(xiàn)土倉(cāng)內(nèi)螺旋輸送機(jī)進(jìn)渣口附近的渣土流動(dòng)情況，取如圖6 所示該區(qū)域的顆粒流動(dòng)矢量圖。由圖6 可知，螺旋輸送機(jī)左端渣土在刀盤外緣摩擦力帶動(dòng)下呈現(xiàn)較為規(guī)律的圓周運(yùn)動(dòng) (運(yùn)動(dòng)方向基本與土倉(cāng)外沿相切)，當(dāng)顆粒碰撞到螺旋軸及葉片時(shí)，其運(yùn)動(dòng)方向迅速被打亂，其中一部分顆粒在螺旋葉片的提升作用下獲得沿螺旋軸軸向的加速度，從而被排出土倉(cāng)，進(jìn)入螺旋輸送機(jī)；而未進(jìn)入螺旋機(jī)的渣土，由于螺旋軸的阻擋作用，運(yùn)動(dòng)速度迅速下降，從而導(dǎo)致該區(qū)域渣土流動(dòng)性較差，造成渣土的滯留和堆積。在砂卵石地層下，一方面該區(qū)域大量卵石顆粒的堆積不僅會(huì)增大螺旋軸轉(zhuǎn)矩，更會(huì)增大螺旋葉片的滯磨率，降低螺旋軸磨損壽命；另一方面，一旦此處滯留有大粒徑卵石，極易卡入螺旋并造成螺旋輸送機(jī)卡停。

螺旋葉片磨損分布云圖如圖7 所示。由圖7 可知，磨損主要分布在靠近土倉(cāng)的螺旋葉片上，且貫入土倉(cāng)的 1 個(gè)螺距上磨損最嚴(yán)重。此外，貫入土倉(cāng)段的葉片上耐磨合金塊磨損深度大于靠近芯軸的葉面上的磨損。故可將土倉(cāng)段葉片的耐磨合金塊作為螺旋輸送機(jī)磨損壽命的薄弱點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)研究。

圖7 螺旋葉片磨損分布云圖Fig.7 Wear distribution contours of screw blade

某工程盾構(gòu)機(jī)螺旋輸送機(jī)現(xiàn)場(chǎng)檢修情況如圖8 所示?？梢姡瑢?shí)際工程中磨損最嚴(yán)重的區(qū)域也位于前端葉片，而筒體內(nèi)葉片磨損相對(duì)較少，仿真結(jié)果與實(shí)際情況較為吻合。

圖8 螺旋輸送機(jī)實(shí)際磨損情況Fig.8 Actual wear of screw conveyor

螺旋葉片徑向磨損深度、軸向磨損深度和筒體段磨損深度隨時(shí)間變化規(guī)律如圖9 所示。

圖9 螺旋葉片磨損深度隨時(shí)間變化規(guī)律Fig.9 Variation of wear depth of screw blade with time

由圖9 可知，隨著工作時(shí)間的增長(zhǎng)，各部分的平均磨損深度呈線性增大的規(guī)律。后處理求得前 3 節(jié)葉片耐磨合金塊工作 30 s 后的軸向磨損均值為 4.614 6×10-5mm，則兩側(cè)共磨損 9.229 2×10-5mm，比實(shí)測(cè)磨損深度大 10.8%，誤差在合理的范圍內(nèi)，后續(xù)采用該磨損系數(shù)做進(jìn)一步的研究。

2.2 耐磨合金塊磨損量影響因素仿真研究

2.2.1 葉片直徑

當(dāng)螺距取 630 mm，安裝傾角為 22°，轉(zhuǎn)速為 11.6 r/min，分別研究直徑為 700、800、900、1 000 mm的葉片外沿耐磨合金塊磨損情況。仿真時(shí)長(zhǎng)為 26 s(不包括顆粒填充和建壓階段) 時(shí)，軸向、徑向磨損云圖如圖10 所示。

圖10 合金塊磨損云圖Fig.10 Wear contours of alloy block

由圖10 可知，隨著葉片直徑的增大，徑向上磨損面積逐漸增加，且整體磨損深度也在增加；而軸向磨損僅在葉片直徑為 900 mm 時(shí)出現(xiàn)明顯增加，700、800、1 000 mm 時(shí)磨損分布無(wú)明顯變化。軸向、徑向以及筒體段的平均磨損深度如圖11 所示。

圖11 磨損深度隨葉片直徑變化規(guī)律Fig.11 Variation of average wear depth with blade diameter

由圖11 可知，隨著葉片直徑的增大，耐磨合金塊的徑向平均磨損深度逐漸增大，軸向和筒體段的磨損深度無(wú)明顯規(guī)律。為分析其原因，打開 EDEM 中track collisions 選項(xiàng)，導(dǎo)出顆粒與合金塊各接觸面碰撞過(guò)程中的相對(duì)速度和接觸力，如圖12 所示。

圖12 不同半徑下相對(duì)速度和接觸力Fig.12 Relative velocity and contact force at different radius

由圖12(a) 可知，筒體內(nèi)的顆粒與葉片切向速度最大，合金塊徑向面與顆粒的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度最小，且各接觸面上的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度均隨半徑的增大而增大。接觸面上各單元與顆粒接觸的平均累積法向力 (不同時(shí)間步法向接觸力的累加) 如圖12(b) 所示，法向累積接觸力隨半徑的變化規(guī)律與磨損深度變化規(guī)律一致，表明法向接觸力是影響磨損深度的主要因素，葉片與渣土的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度為次要因素。

2.2.2 螺旋軸轉(zhuǎn)速

為研究螺旋軸轉(zhuǎn)速對(duì)磨損量的影響，設(shè)定螺距為630 mm，安裝傾角為 22°，葉片直徑為 900 mm，分別研究轉(zhuǎn)速為 4、6、9、12 r/min 時(shí)葉片外沿耐磨合金塊磨損情況。仿真時(shí)間為 26 s，不同轉(zhuǎn)速下的磨損深度如圖13 所示。

圖13 磨損深度隨轉(zhuǎn)速變化規(guī)律Fig.13 Variation of average wear depth with rotational speed

由圖13 可知，隨著轉(zhuǎn)速增大，相同工作時(shí)間下耐磨合金塊的軸向、徑向和筒體段磨損深度均增大，其中徑向磨損量增長(zhǎng)速度最快，筒體內(nèi)磨損增長(zhǎng)速度相對(duì)平緩。

不同轉(zhuǎn)速下螺旋輸送機(jī)各部分與顆粒的切向相對(duì)速度和接觸力如圖14 所示。由圖14(a) 可知，隨著轉(zhuǎn)速的增大，卵石顆粒與合金塊的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度也增大，磨損體積越大。由圖14(b) 可知，隨著轉(zhuǎn)速的增大，各接觸面累積法向力整體變化不大，表明在不同轉(zhuǎn)速下，卵石顆粒與葉片的相對(duì)運(yùn)動(dòng)速度是影響磨損量的主要因素。

圖14 不同轉(zhuǎn)速下相對(duì)速度和接觸力Fig.14 Relative speed and contact force at different rotating speeds

2.2.3 螺距

葉片直徑為 900 mm、螺旋輸送機(jī)安裝傾角為22°、螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速為 11.6 r/min，螺距分別為500、600、700、800 mm 的磨損深度如圖15 所示。

圖15 磨損深度隨螺距變化規(guī)律Fig.15 Variation of average wear depth with pitch

由圖15 可知，隨著螺距的增大，軸向和筒體段磨損無(wú)明顯變化，徑向磨損呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。原因在于徑向磨損主要由螺旋輸送機(jī)左側(cè)滯留的卵石顆粒摩擦產(chǎn)生。隨著螺距的增大，螺旋輸送機(jī)單位時(shí)間內(nèi)的排渣能力越大，則左側(cè)滯留的渣土越少，對(duì)葉片徑向的滯磨率也隨之降低。

2.2.4 安裝傾角

設(shè)定螺距為 630 mm，葉片直徑為 900 mm，轉(zhuǎn)速為 11.6 r/min，分析安裝傾角分別為 10°、17°、23°、30°時(shí)耐磨合金塊的磨損規(guī)律。合金塊軸向、徑向和筒體段的磨損深度如圖16 所示。

圖16 磨損深度隨安裝傾角的變化規(guī)律Fig.16 Variation of average wear depth with installation inclination angle

由圖16 可知，隨著安裝傾角的增大，軸向磨損和徑向磨損均呈下降的趨勢(shì)，且在 10°～ 23°范圍內(nèi)趨勢(shì)較為明顯，23°～ 30°范圍內(nèi)無(wú)明顯變化。筒體內(nèi)的軸向磨損隨著安裝傾角先減小后增大，17°時(shí)磨損深度最小。由于受盾構(gòu)內(nèi)部配套設(shè)備空間布局的影響，螺旋輸送機(jī)的安裝傾角的實(shí)際可選范圍并不大，因此安裝傾角對(duì)磨損的影響可以忽略不計(jì)。

3 基于 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋軸磨損壽命預(yù)測(cè)

為保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型有足夠的訓(xùn)練和測(cè)試樣本，且樣本能盡可能覆蓋預(yù)測(cè)模型的所有定義域和值域，因此采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行因素組合。

筆者進(jìn)行三因素四水平試驗(yàn)設(shè)計(jì)，其中葉片直徑取 750、850、950、1 050 mm 4 個(gè)水平，螺距取550、650、750、850 mm 4 個(gè)水平，轉(zhuǎn)速取 5、7、10、13 r/min 4 個(gè)水平。試驗(yàn)設(shè)計(jì)及磨損量仿真值如表3 所列，仿真時(shí)長(zhǎng)均為 26 s。

表3 正交試驗(yàn)及磨損仿真值Tab.3 Orthogonal experiments and wear simulation values

整理上節(jié)中螺旋軸耐磨合金塊磨損深度單因素(直徑、螺距和轉(zhuǎn)速) 仿真的 12 組和正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的16 組仿真結(jié)果，獲得不同轉(zhuǎn)速、葉片直徑和螺距下合金塊軸向和徑向的平均磨損深度數(shù)據(jù)，在 28 組數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取 4 組作為測(cè)試樣本，其余 24 組作為訓(xùn)練樣本。

由于樣本中各參數(shù)量綱不同且數(shù)量級(jí)差別也較大，為防止造成網(wǎng)絡(luò)識(shí)別誤差，利用 MATLAB 中的mapminmax 函數(shù)將各參數(shù)歸一化至 [-1，1]中，歸一化后的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本如表4 所列，預(yù)測(cè)時(shí)可通過(guò)反歸一化函數(shù)將其轉(zhuǎn)換成實(shí)際值。

表4 訓(xùn)練和測(cè)試樣本Tab.4 Training and testing samples

由圖9 可知，耐磨合金塊磨損深度與時(shí)間近似成線性關(guān)系，忽略葉片磨損變形后的形貌對(duì)其后續(xù)磨損深度的影響，以 26 s 為 1 個(gè)時(shí)間單位進(jìn)行磨損深度的預(yù)測(cè)，則可認(rèn)為螺旋輸送機(jī)工作一定時(shí)間后的磨損深度為單位時(shí)間磨損深度預(yù)測(cè)值的線性疊加。GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)值與期望值如圖17 所示。

圖17 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型Fig.17 GA-BP neural network prediction model

模型預(yù)測(cè)值和期望值的相對(duì)誤差及擬合優(yōu)度如表5 所列。

表5 預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.5 Evaluation indicators of predictive model

由表5 可知，GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)徑向和軸向磨損深度預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為 6.40% 和 5.70%，可選用 GA-BP 模型來(lái)進(jìn)行螺旋軸磨損深度預(yù)測(cè)。但 GABP 預(yù)測(cè)模型對(duì)徑向磨損和軸向磨損的擬合優(yōu)度僅為0.90 和 0.86，而單位時(shí)間磨損深度的較小偏差會(huì)隨著螺旋輸送機(jī)工作時(shí)間的增加而被不斷放大，因此預(yù)測(cè)精度還不能滿足實(shí)際工程需求。

由單因素分析可知，螺距和葉片直徑對(duì)徑向磨損深度的影響較大，對(duì)軸向磨損卻無(wú)明顯影響，且不同結(jié)構(gòu)參數(shù)下合金塊的徑向磨損深度均大于軸向磨損深度；因此，考慮將軸向磨損深度從預(yù)測(cè)模型中剔除，以消除無(wú)關(guān)量的干擾，將徑向磨損深度作為螺旋軸磨損壽命的控制因素進(jìn)行預(yù)測(cè)。將預(yù)測(cè)模型修改為 1 個(gè)輸出層，重新進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，測(cè)試樣本的期望值和輸出值如圖18 所示。

圖18 單輸出預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.18 Prediction results of single-output predictive model

經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試樣本的最大相對(duì)誤差為 8.000%，最小相對(duì)誤差為 0.099%，平均相對(duì)誤差為 4.300%，擬合優(yōu)度R2達(dá)到了 0.95。可見，預(yù)測(cè)模型精度大大提高，可用于實(shí)際工程中螺旋軸磨損壽命的預(yù)測(cè)，即根據(jù)新出廠螺旋輸送機(jī)的螺距、直徑和轉(zhuǎn)速即可預(yù)測(cè)螺旋軸前端合金塊在砂卵石地層下單位時(shí)間內(nèi)的徑向磨損深度，進(jìn)而掌握螺旋輸送機(jī)停機(jī)檢修和維護(hù)的時(shí)機(jī)。

4 結(jié)論與討論

(1) 基于磨粒磨損對(duì)螺旋軸磨損影響因素進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，除地層條件和材料性能外，結(jié)構(gòu)參數(shù)如安裝傾角、葉片直徑、螺距和螺旋軸轉(zhuǎn)速也會(huì)對(duì)磨損速率產(chǎn)生影響。

(2) 根據(jù)工程實(shí)測(cè)值對(duì)砂卵石地層條件下螺旋軸磨損常數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定，并進(jìn)行螺旋輸送機(jī)磨損速率仿真研究。螺旋軸貫入土倉(cāng)段外緣處磨損速率最快，是螺旋輸送機(jī)磨損壽命的控制點(diǎn)，且螺旋葉片直徑、螺距和轉(zhuǎn)速對(duì)該位置磨損速率影響較大，安裝傾角則無(wú)明顯影響。

(3) 以葉片直徑、螺距和轉(zhuǎn)速作為輸入，葉片外緣徑向磨損速率為輸出，建立基于 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋軸磨損速率預(yù)測(cè)模型。其中，基于 GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨損預(yù)測(cè)模型對(duì)測(cè)試樣本的平均相對(duì)誤差為4.3%，擬合優(yōu)度R2達(dá)到 0.95，滿足工程實(shí)際中的預(yù)測(cè)精度要求。